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同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院王乐三老师
今天我们来学习多元线性回归
SPSS软件操作
我们来看一下例题15-1
27名糖尿病人的血清总胆固醇
甘油三酯 空腹胰岛素 糖化血红蛋白
空腹血糖的测量值
例如表15-2中
是建立血糖与其他几项指标关系的
多元线性回归方程
那么这是我们的得到的一个资料
那么这个资料
我们是要通过这几个指标
来建立跟血糖的多元线性回归
那么它的目的主要是有两个
第一个
这几个变量对他有没有影响
在有影响的辩论中间
他们的重要性怎么样
第二个
我们能不能够通过这些建立这些指标来预测血糖
所以我们可以通过多元线性回归方程的模型
来回答我们刚才讲的解释和预测的问题
首先我们建立数据文件
这个数据的格式的话
包括6列27行
有一个应变量y
四个自变量就是X1 X2 X3 X4
这里我们增加了一个标识变量 序号
我们可以通过一个分析的下拉菜单
通过回归线性内容来调用
多元线性回归模型的对话框
这是他的对话框
那么对话框的话
我们把Y作为因变量
这三个变量作为自变量
在这个里面
我们在方法里面
我们首先选择全部进入
每个变量都强制进入
那么在选项中间
我们把它选项相应的把它这几个选项
这里的检验的水准是0:05
也就是进入的水准0.05
软件运行的结果就在这里
这个结构的话我们只有一个变量
对方程的整体检验是方差分析
方差分析的话
最后我们可以得到这么一个方差分析的F值
那么这是它的一个t值
也就是说这个方程整体来说是有意义的
它的决定系数
0.601
整个变量我们全部把它进入它的预测变量
四个变量
这是对每一个变量它的系数以及
单个变量的检验结果
我们可以看出来
这是我们得的回归的系数
那么通过这里
我们可以得到我们的多元信息回归方程
我们可以得到我们的多元信息回归方程
那么这是标准化的偏回归系数
通过标准化的偏回归系数
我们可以来比较自变量相对的重要性
这是T的一个检验值T值
这是它相对应的t值
从这里我们可以看得到方程整体有意义
但是并不代表每一个变量都有意义
在0:05的水平上面
实际上只有这两个变量是有意义的
所以有时候我们为了使模型更加简洁
我们可以用逐步回归的方法来进行变量的筛选
那么这里的话我们介绍
逐步回归的方法来进行变量筛选
变量筛选
我们在方法这个地方
我们选择一个逐步回归的方法
我们在这里设定变量进入的标准
这个阿尔法入等于0.1
那么剔除的标准也就是阿尔法出
这里我们定义为0.15
那么这是它的结果之一
就是模型的一个汇总
汇总的话就把逐步回归的过程显示出来了
那么首先是X这个变量
它的偏回归平方和最大
所以它首先进入
然后我们X1进入
然后我们X3进入
当然这个之间都没有剔除
我们X2再进入
然后我们再进行剔除的过程的最后
是把X1变得不重要了
所以最后进入到模型的是这三个变量
这是它调整的R方增大
调整它的频率最大
这是相应的对于每一次进入到模型之后
它的方差分析
最后的方差分析
它是有意义的
它相对应的三个自变量是X4 X3和X2
那么这是他最后我们得到的方程
逐步回归的方程
这个方程的话相应的就是它的偏回归系数
这三个偏回归系数
这是它的一个标准化的平衡被稀释
通过这么一个标准化的偏回归系数
我们可以看到变量的影响
它的绝对值最大的
有X个四
它的血糖的影响
比这两个重要性要大
这是它相应的检验的结果
这是他相应的P值
所以这就是SPSS软件的操作结果
好 今天的内容就介绍到这里
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
